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【获奖案例巡展】信创先锋之星——江西金发基于分布式数据库的互联网金融业务系统
本期巡展案例为获得第二届“新科技 星力量” 星环科技科技实践案例评选活动“年度信创先锋之星”的江西金融发展集团股份有限公司基于星环科技分布式数据库的互联网金融业务系统实践。
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【获奖案例巡展】信创先锋之星——甘肃省住房和城乡建设厅住建数据大脑
本期巡展案例为获得第二届“新科技 星力量” 星环科技科技实践案例评选活动“年度信创先锋之星”的甘肃省住房和城乡建设厅互联网+政务服务和监管系统-甘肃省住建数据大脑。
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【获奖案例巡展】信创先锋之星——中信证券基于国产图数据库构建企业图谱的应用实践
本期巡展案例为获得第二届“新科技 星力量” 星环科技科技实践案例评选活动“年度信创先锋之星”的中信证券股份有限公司”基于国产图数据库构建企业图谱的应用实践”。
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内蒙农信携手星环科技建设农信大数据平台，激活金融业务创新
内蒙古自治区农村信用社联合社（简称“内蒙农信”）经过多年的信息化建设，目前投产使用的信息化系统近100套，产生了大量的数据。该社于2019年采用MPP架构的分布式数据库，实现了40多套业务系统数据的归集、标准化处理。近年来大数据技术与金融业务深度融合，释放出金融创新活力和应用潜能。2021年该社启动了大数据平台项目，与星环科技合作，经过一年多的努力，在金融云上部署了20个节点的大数据处理集群。
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【获奖案例巡展】信创先锋之星——浙江省某市区视频能力中心
本期巡展案例为获得第二届“新科技 星力量” 星环科技科技实践案例评选活动“年度信创先锋之星”的浙江省某市区视频能力中心。
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【获奖案例巡展】科技向善之星——中航电梯5G+大数据管理平台
本期巡展案例为获得第二届“新科技 星力量” 星环科技科技实践案例评选活动“年度科技向善之星”的贵州中航电梯有限责任公司“中航电梯5G+大数据管理平台项目”。
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灵活、快捷、低运维成本的数据集成方法：数据联邦架构
在传统的企业数据运用中，企业使用多种系统，数据散落在各个存储设备中，数据分析需求往往是跨库的，数据入湖入仓在做分析会有安全问题，或影响业务系统性能。企业需要一种灵活、快捷、低运维成本的数据集成方法，就有了数据联邦架构。本文介绍数据联邦架构。
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分析型数据库：分布式分析型数据库
分析型数据库的另外一个发展方向就是以分布式技术来代替MPP的并行计算，一方面分布式技术比MPP有更好的可扩展性，对底层的异构软硬件支持度更好，可以解决MPP数据库的几个关键架构问题。本文介绍分布式分析型数据库。
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分析型数据库：MPP 数据库的概念、技术架构与未来发展方向
本文介绍了分析型数据库MPP数据库，它通过大规模并行的关系数据库的协同来提升数据库能够处理的数据的量级和性能。
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分布式场景下，Apache YARN、Google Kubernetes 如何解决资源管理问题
所有的资源管理系统都需要解决资源的有效利用、任务的有效响应、调度策略的灵活配置这三个最基本问题。那么在分布式的场景下，YARN和Kubernetes是怎么解决的呢？本篇进行介绍。
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分布式计算技术（下）：Impala、Apache Flink、星环Slipstream
实时计算的发展历史只有十几年，它与基于数据库的计算模型有本质区别，实时计算是固定的计算任务加上流动的数据，而数据库大多是固定的数据和流动的计算任务，因此实时计算平台对数据抽象、延时性、容错性、数据语义等的要求与数据库明显不同，面向实时计算的数据架构也就发展起来。本篇我们介绍面向交互式分析的计算引擎Impala、实时计算引擎Apache Flink和星环实时计算引擎Slipstream。
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分布式计算技术（上）：经典计算框架MapReduce、Spark 解析
分布式计算技术按照其业务场景的不同可以分为离线计算和实时计算，本文介绍了两个具有代表性的离线计算技术MapReduce批处理引擎和Spark计算框架。
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分布式技术剖析
本文从分布式计算技术、存储技术和资源管理技术三个方面介绍了分布式。
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如何创造数据资产价值？如何对内赋能业务运营，对外创造市场价值？
在数据资产化初见成效后，接下来企业就需要落实数据共享和配套的数据分析工具，让更多业务部门或组织可以使用这些数据资源或数据资产。那么如何利用这些数据资产对内赋能业务运营、对外创造市场价值？本篇将介绍数据共享与分析、数据产品对内的业务运营和对外的价值创造。
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企业数据平台建设的基石：构建统一的数据存算能力
本篇介绍了企业级数据平台建设的最基础层—数据存储与算力基础层，从功能要求和架构要求两方面剖析了建设思路。
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企业如何两步实现数据资产化？
企业完成建设数据存储和算力基础平台后，再将数据资源归集，下一步就需要将数据资源转化为数据资产。那么什么样的数据资源是数据资产？企业数据管理者需要提升数据质量、消除数据孤岛，并逐步积累数据价值？本篇将从数据平台建设和团队建设两个角度来介绍如何实现数据资产化。
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数据仓库、数据集市、数据湖，你的企业更适合哪种数据管理架构？
建设企业级数据平台，首先需要了解企业数据，确认管理需求，并选择一个数据管理架构。那么面对纷繁复杂的数据来源，多元化的数据结构，以及他们的管理使用需求，企业数据平台建设该从何处入手呢？哪个数据管理架构适合自己的企业呢？
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企业级统一数据平台建设思路
由于企业的业务系统信息化的分阶段建设、以各自业务为导向等原因，每个业务都积累自身的数据，形成一定的数据孤岛。而数字化转型的一个核心就是以数据为抓手来打通各个不同的业务，以数据驱动辅助经验主导的流程来辅助业务，因此需要企业建成一个统一的、可共享的数据平台，推进建设内部业务的统一数据化，为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障 ，帮助企业落地数字化战略。
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大数据时代数据化转型的多种模式
传统企业正在面临IT新技术的挑战，“云大物移”已经成了高频出现的热词，传统企业们愈发清晰地感受到IT的重要性与挑战。传统企业有着数十年积累的宝贵资产，包括客户关系、数据、品牌形象、供应链、渠道等等，要在互联网时代的竞争环境中占得一席之地，靠的不是突破最高精尖的技术领域，而是以数字化的形式激活自己多年累积的核心资产，使其焕发新的价值。在这个数字化时代，完成企业数字化转型势在必行。
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星环科技TDH多模型统一架构VS CDH架构
CDH是Cloudera的开源平台发行版，通过将Hadoop与其他十几个开源项目集成，为企业大数据业务提供服务。在CDH开源大数据方案中，是通过多个互相独立的组件提供相应的能力，每个场景需要一个组件独立交付，为了实现不同业务需求，通常用户需要部署多个不同的产品。比如为了做数仓需要Hive，为了做精确查询需要Hbase，为了做搜索业务需要Elasticsearch等等。那客户为了实现图计算和分析，需
